최근 세계적인 기업들은 자율주행 자동차 상용화를 위해 최첨단 IT 기술을 융합한 자동차 기술을 발전시키고 있다. 이러한 자율주행 자동차는 차량을 안전하게 제어하여 신뢰도를 제고할 수 있도록 정확한 도로 경계 및 차선 정보를 요구하고 있다. 이에 본 연구는 저고도에서 취득된 고해상도 영상을 이용하는 UAV 사진측량의 적용 가능성을 검토하고자 한다. 취득된 GSD 7cm급의 디지털 영상으로부터 고해상도의 DSM과 정사영상을 생성하고, 생성된 자료를 기반으로 차선이 포함된 도로의 위치 정보를 추출하였다. 추출 자료의 정확도 검증 결과, RMSE는 약 15cm 이내임을 확인할 수 있었다. 본 연구 결과로 도로 영역에 대한 정밀 지도 제작과 갱신을 위해 UAV 사진측량이 효과적으로 적용될 것으로 판단된다.
1. 서론 : 분리막 시설의 전처리방법에는 Sand Filter, 유니필터 그리고 케트리지(5$\mu$m) 필터가 상용되어 왔다. 그러나 Sand Filter와 유니필터 등은 설치비용은 저렴하지만 처리수질이 5$\mu$m 케트리지 필터보다 떨어지므로 분리막시설의 전처리로 미흡하다. 통상적인 분리막 시설의 설계시에 사용되는 5$\mu$m 케트리지 필터는 역세가 불가능하므로 교체하지만 대규모의 수처리설비나, SS의 농도가 높은 경우에 있어서 분리막의 전처리시설로 적합치 않다. 한편 5$\mu$m 케트리지 필터는 대체하기 위한 정밀여과장치가 많이 개발되고 있으며 Z필터, BMF, Cross Filter 등이 그러한 여과장치들이다. 본 글에서 소개할 VPMF(Variable Pore Micro Filter, 가변세공 정밀여과장치)도 그러한 여과장치와 유사한 기능과 성능을 가진 정밀여과장치이다. 본 연구에서는 Caolin을 이용하여 50~100ppm 사이의 SS농도하에서 VPMF의 처리수질, 역세효율, SS포집능력 등을 평가해 볼 것이다.
본 논문은 우리가 일상 생활에서 접하는 에어컨의 핵심 부품인 열 교환기의 제작과정 중에서 확관 공정에서의 확관속도 최적화에 관한 것이다 여기서 열 교환기는 구멍 뚫린 박판형태의 방열핀과 이 구멍을 통과하는 구리재질의 관인 헤어핀의 2가지 주요 부품으로 구성되어있다 그리고 확관기(Fig. 1)에 있어서의 확관공정은 Fig. 2에서 보는 바와 같이 소성변형을 통한 관의 반지름 방향의 팽창으로 방열핀과 헤어핀을 결합시켜주는 높은 정밀도를 요구하는 작업이다.(중략)
본고에서는 ETRI에서 현재 수행하고 있는 "5m 정밀도의 증강현실 서비스 지원 LBS 플랫폼 개발"과제에 대한 플랫폼 구성과 주요 핵심기술들에 대해서 소개한다. 개발 기술은 스마트폰 사용자들에게는 실내외 어느 곳에서나 5m 이내의 정밀한 위치정보를 제공하고, 위치정보사업자들에게는 짧은 시간에 서비스용 실내지도와 운용시스템 구축을 가능하게 하도록 한다. 특히 운용 이후에 발생되는 유지 관리 비용을 최소화 할 수 있고 쉽게 서비스지역을 확장할 수 있는 기술 개발을 목표로 하고 있다.
본 논문에서는 디지털 홀로그램을 처리하는 과정에서 필수적으로 발생하는 양자화 과정에 대해 분석하고 최적화된 양자화기를 제안한다. 홀로그램의 압축 표준을 제정하고 있는 JPEG Pleno에서 full complex 홀로그램은 32비트 혹은 64비트의 정밀도를 갖는 복소수로 정의되고, 값의 범위는 홀로그램의 생성 방법 및 객체의 형태에 따라서 매우 다양하다. 이와 같은 높은 정밀도와 넓은 범위를 갖는 데이터는 신호 처리 및 압축 등의 이유로 인해 보다 낮은 정밀도를 갖는 고정소수점 데이터 혹은 정수형 데이터로 변환된다. 또한 다양한 신호처리 과정을 거친 홀로그램 데이터를 SLM에 재생하기 위해서는 SLM의 화소가 표현할 수 있는 값의 정밀도로 근사화된다. 이러한 과정은 양자화를 통한 정규화 과정이라 할 수 있다. 본 논문에서는 높은 정밀도와 넓은 범위의 홀로그램 데이터를 양자화 기법을 이용하여 정규화시키는 방법에 대해 소개하고 최적화된 방법을 제시한다.
홍수범람지도는 치수 대책 수립 등 다양한 목적으로 국내 주요하천에서 작성되고 있으며 범람 구역의 정확도를 높이기 위한 노력이 다각도로 수행되고 있다. 최근, 공간적으로 매우 정밀한 LiDAR 측량 성과를 기반한 DEM을 이용하거나 2차원 혹은 3차원 수치모델링을 적용하여 범람지도의 정확성 및 적용성이 획기적으로 개선되고 있다. 또한, 범람구역의 불확도에 관련된 연구도 다수 수행되고 있다. 그러나, 이러한 성과는 정밀 DEM 자료가 가용하거나 치수의 중요도가 높은 국가하천 지역에 국한되고 있으며 중소하천을 포함한 국가 전체 홍수지도 작성은 여전히 제한적으로 수행되고 있다. 중소하천의 경우, 공간해상도 및 정확도가 낮은 DEM과 1차원 모델링에 기반하여 범람지도의 신뢰도가 여전히 낮은 실정이다. 또한, 홍수지도 작성 기법은 비교적 잘 알려진 상황이나 작성 과정은 상당한 시간이 필요한 작업으로 지도 작성 시 실무에서 많은 비용과 시간이 소요되고 있어, 결과적으로 중소하천을 포괄한 홍수범람지도 작성에 장애요인으로 작용하고 있다. 따라서, 본 연구에서는 기존 하천기본계획에서 확보될 수 있는 하도단면 측량 등 표고 측량 성과를 활용하여 공간 해상도가 상대적으로 낮은 DEM을 정교화 및 상세화할 수 있는 개선기법 및 복잡한 범람지도 작성과정을 자동화하여 작성 소요시간을 현저히 줄일 수 있도록 하는 GIS 기반의 홍수범람지도 작성 자동화 툴을 개발하였다. 개발된 GIS 기반의 자동화 툴은 AIM(Automated Inundation Mapping tool)로 명명되었으며 ESRI사의 ArcObjects를 활용하여 개발되어 ArcGIS 기반으로 운영되며 현재 HEC-RAS 홍수위 자료가 입력자료로 작동되도록 설계되었다. 개선된 DEM과 AIM은 시범적으로 제주도 한천 하류에 적용되었으며 2007년 태풍 나리 시 발생한 범람흔적도와 비교했을 때 기존 방식에 비해 범람지도의 정확도와 작성시간(10초 가량 소요)이 상당부분 개선되었다.
최근 측량기술이 발전함에 따라 다양한 지형공간정보를 획득할 수 있게 되었다. 특히 레이저스캐닝 기술의 도입은 정밀한 지형과 식생 및 인공지물 등에 대한 정보를 신속하게 획득하여 원하는 최신 정보를 가공할 수 있게 되었다. 본 연구에서는 라이다의 식생 데이터에서 점의 밀도 분포를 통하여 정량적인 식생분포 분석을 실시하였다. 또한, 정밀한 지형 모델에 대하여 생성되는 라이다 등고선의 효율적인 활용을 위하여 단계별로 필터링을 실시하여 정확성은 유지하면서 저용량의 등고선을 생성하고 도로 및 엔지니어링 분야 활용을 높일 수 있도록 하였다. 이러한 지능적이고 과학적인 연구는 국내 라이다데이터의 적극적인 활용성을 높이고 누구나 쉽게 사용할 수 있도록 하는데 목적이 있으며, 건설 분야뿐만 아니라 생태지도 및 주제도, 재해 환경 분야, 홍수지도, 도시모델링 등 다양한 분야의 활용성을 가능하도록 한다.
국립산림과학원에서 발간된 임상도에 따르면 파주시 광탄면에 위치한 본 연구대상지는 활엽수 Ⅳ영급으로 분류되었으나 식생조사 결과 영급판정이 어려운 활엽수 천연림으로 구성되어 정밀 임상도 작성의 필요성이 제기되었다. 이에 정밀 현존식생 조사와 식생구조 및 연륜 분석 자료를 기초로 한 정밀 임상도 작성방안을 제안하고자 하였다. 정밀 현존식생유형 분석결과 22개 유형이었으며 자연림은 신갈나무림, 굴참나무림 등 11개 유형, 인공림은 밤나무림 등 6개 유형으로 구분되었다. 영급 판정을 위해 정밀 현존식생도를 바탕으로 방형구 42개와 89개 표본목의 목편을 채취하여 수령을 측정한 결과, 저지대에 입지한 인공림, 참나무류 소경목 지역은 II영급(29.8%), 나머지 지역은 III영급(57.6%)으로 토지이용이 가능하였고 Ⅳ영급 이상(8.8%)은 경계부의 급경사 능선부에 분포하여 토지이용은 불가능하였다. 이상과 같이 소규모 개발 예정지가 활엽수 자연림으로 판정된 경우 보전과 이용 판정에 있어 정밀 현존식생 조사, 식물군집구조 및 표본목 분석을 통한 정밀 임상도를 작성하여야 할 것이다. 정밀 임상도에는 식생의 자연성, 희소성, 다양성 등을 종합적으로 판단할 수 있는 자료가 포함되어 소규모 부지의 개발적정성 판단에 유용할 것으로 사료된다.
본 논문에서는 준 지도 학습에 기반한 중요 객체 검출 방법을 제안한다. 첫째, 색상과 공간 정보를 활용하여 이미지를 분할한 후, 분할된 영역을 색상의 유사도로 연결하여 그래프를 만든다. 둘째, 색 대비 및 가장자리 사전 지식을 활용하여 중요 객체에 해당하는 씨앗 노드와 배경에 해당하는 씨앗 노드를 추출한다. 끝으로, 중요 객체 및 배경 씨앗 노드를 이용하여 준 지도학습 기법에 적용함으로써 이미지 전체 노드의 중요도를 계산한다. 실험 결과, 제안한 알고리즘이 최신의 다른 알고리즘보다 높은 재현율 구간에서 높은 정밀도를 보임을 확인할 수 있고, 시각적으로도 좋은 성능을 보임을 확인할 수 있다.
최근 3차원 지하공간통합지도 구축 사업과 더불어 지반정보를 3차원으로 가시화하는 연구가 진행 중에 있다. 이러한 지반정보의 3차원 가시화를 위해서는 우선적으로 지반정보의 정밀도를 분석하여 검증 할 필요가 있다. 2013~2014년은 수집 DB에 대한 정밀도를 검증하는 연구가 진행되었으며, 최근 지반정보의 3차원 구축을 위한 기초자료 제시의 일환으로 지반정보의 정밀도를 분석하는 연구가 진행되었다. 이러한 연구들에서 더 나아가 본 연구에서는 시추정보의 정밀도 향상 방안 및 지층 모델링을 위한 지반정보의 활용 방안을 제시하여 신뢰성 있는 3차원 지반정보의 구축 방안을 제시하고자한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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